\documentclass[conference]{IEEEtran}
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\def\BibTeX{{\rm B\kern-.05em{\sc i\kern-.025em b}\kern-.08em
    T\kern-.1667em\lower.7ex\hbox{E}\kern-.125emX}}
\begin{document}

\title{基于大型语言模型的命名实体识别\\
{\footnotesize \textsuperscript{*}Note: Sub-titles are not captured in Xplore and
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}

\author{\IEEEauthorblockN{1\textsuperscript{st} Given Name Surname}
\IEEEauthorblockA{\textit{dept. name of organization (of Aff.)} \\
\textit{name of organization (of Aff.)}\\
City, Country \\
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}

\maketitle

\noindent\begin{abstract}
命名实体识别（NER）是自然语言处理中的基础任务，旨在从文本中识别出人名、地名、组织名等实体。传统的 NER 方法依赖序列标注技术，存在对大量标注数据的依赖、难以处理嵌套实体和低资源场景下效果较差等问题。本文提出了一种基于大语言模型的命名实体识别方法——\textbf{GPT-NER}，将 NER 任务转化为文本生成任务，利用 GPT-3 生成带有实体标记的文本。此方法显著减少了对大规模标注数据的需求，并能够有效处理平面和嵌套实体。同时，我们引入了\textbf{自验证策略}，确保生成实体的有效性。实验结果表明，GPT-NER 在多个标准数据集上取得了与现有方法相当的表现，并在低资源环境下表现优越，证明了其在实际应用中的潜力。
\end{abstract}


\begin{IEEEkeywords}
    自验证, 命名实体识别, 大语言模型, GPT-NER, 少量示例学习
\end{IEEEkeywords}

\section{引言}
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的一项基础任务，其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。NER 任务广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译、文本摘要等多个领域。随着深度学习技术的发展，NER 的性能得到了显著提升，尤其是在基于深度神经网络（DNN）和预训练语言模型（如 BERT、GPT 等）的方法出现后，NER 的研究进入了新的阶段。

传统的 NER 方法大多基于**序列标注模型**，例如条件随机场（CRF）和循环神经网络（RNN）等。这些方法通常依赖于手工特征和上下文信息，通过对每个单词进行分类来识别实体。然而，随着深度学习的进步，基于**Transformer**架构的预训练语言模型（如 BERT 和 GPT）已经在多个自然语言处理任务中表现出色，尤其是在处理长文本和捕捉复杂的上下文依赖关系方面具有天然优势。

尽管如此，基于深度学习的传统 NER 方法仍然面临一些挑战。首先，很多方法依赖大量标注数据进行训练，而标注数据的获取是一个耗时且昂贵的过程。其次，实体的边界问题和实体重叠问题仍然是 NER 中亟待解决的难题。传统的序列标注方法通常难以处理嵌套实体或多重实体的识别。而且，许多 NER 模型在处理低资源语言或领域特定数据时的效果不理想，尤其是在训练数据稀缺的情况下。

为了解决这些问题，近年来基于大语言模型（LLMs）的研究逐渐兴起，尤其是 GPT 系列模型的广泛应用。GPT 系列模型采用了生成式的框架，能够处理更加灵活和复杂的文本生成任务，且具有强大的迁移学习能力。这使得 GPT 模型在少量示例学习（Few-shot Learning）中展现了显著的优势。与传统的 NER 方法不同，GPT-NER 将 NER 任务转化为文本生成任务，使用大语言模型生成带有实体标记的文本。通过这种方式，GPT-NER 不仅可以提高识别的准确性，还能够减少对大量标注数据的依赖。

本文提出了一种基于 GPT 模型的命名实体识别方法——\textbf{GPT-NER}。与传统的 NER 方法不同，GPT-NER 将命名实体识别任务转化为文本生成任务，使得 GPT-3 等大语言模型能够直接生成带有特殊标记（如 `@@` 和 \texttt{\#\#}）的实体文本。通过这种转化，GPT-NER 具有以下优势：一方面，它能够减少标注数据的需求，特别是在低资源的设置下，表现出显著的优势；另一方面，它能够较好地处理实体的嵌套和重叠问题，克服传统 NER 方法的局限性。

本研究的贡献主要体现在以下几个方面：
\begin{itemize}
    \item \textbf{创新的任务转化}：我们首次将 NER 任务转化为文本生成任务，并通过大语言模型来生成带有实体标记的文本，显著提高了模型的灵活性和准确性。
    \item \textbf{自验证策略的引入}：为了解决模型产生实体“幻觉”的问题，我们提出了一种自验证策略，通过对生成实体进行验证，确保实体标记的准确性。
    \item \textbf{少量示例学习}：通过 GPT-3 的少量示例学习能力，GPT-NER 在数据稀缺的情况下仍能取得较好的表现，展示了在低资源设置中的潜力。
    \item \textbf{与现有方法的对比}：我们在多个标准 NER 数据集上对 GPT-NER 进行了评估，并与当前主流的 NER 方法进行比较，证明了其在平面 NER 和嵌套 NER 任务中的优越性。
\end{itemize}



% \begin{figure}[htbp]
% \centering
% \includegraphics[width=\linewidth]{Event.png}
% \caption{Event extraction example from the ACE 2005 corpus.}
% \label{fig2}
% \end{figure}


\section{相关工作}

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的基础任务之一，旨在从文本中识别出人名、地名、组织名等具有特定意义的实体。NER 在信息抽取、文本摘要、机器翻译等任务中起着关键作用。随着技术的发展，NER 方法经历了从基于规则的传统方法到现代基于深度学习和预训练语言模型的方法的演变。以下是对这些方法的详细回顾。

\subsection{传统方法}
最早的 NER 方法通常依赖于基于**规则**的系统和**词典匹配**。这些方法通过预定义的规则集和词典来匹配文本中的实体。例如，规则系统通过正则表达式和模式匹配来识别实体，这种方法通常适用于结构化和标准化的文本。然而，这些方法的局限性也十分明显。首先，它们需要手工定义规则，并且很难处理多样化和复杂的自然语言文本。其次，由于缺乏灵活性，它们在处理未知实体和长文本时的效果较差 。

随后，**统计学习方法**逐渐成为 NER 的主流。例如，**条件随机场（CRF）** 是一种概率图模型，它能够通过建模实体标签之间的依赖关系来进行序列标注。这种方法避免了单独为每个词标注标签的局限性，并且在多种标准数据集上表现优异。尽管 CRF 方法有效提高了 NER 的性能，但它依然依赖大量手工特征的设计 。此外，**支持向量机（SVM）** 也被广泛应用于 NER，特别是在高维数据的处理和分类性能方面表现出色 。

\subsection{基于深度学习的方法}
随着深度学习的兴起，基于**循环神经网络（RNN）** 和 **长短时记忆网络（LSTM）** 的方法逐渐取代了传统的统计学习方法。这些方法能够通过端到端的训练，从大量数据中自动学习特征，从而提高了实体识别的准确性。特别是 **双向 LSTM（BiLSTM）** 与 **条件随机场（CRF）** 结合的 **BiLSTM-CRF** 模型，在序列标注任务中取得了显著的成果。这种方法通过双向编码捕捉文本的上下文信息，进一步增强了模型的性能 。

进一步地，**卷积神经网络（CNN）** 和 **自注意力机制（Self-Attention）** 的引入使得模型能够捕捉局部和全局的信息，特别是自注意力机制通过 Transformer 架构在处理长文本和复杂依赖关系时展现出独特的优势。自注意力机制的引入大大提升了对长文本中实体间复杂依赖关系的建模能力:contentReference[oaicite:0]{index=0}。

\subsection{基于预训练语言模型的方法}
近年来，基于预训练语言模型的 NER 方法逐渐成为研究的主流。**BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）** 通过双向建模上下文信息，能够深入理解文本的语法和语义关系，进而提升 NER 的精度。BERT 的预训练与微调策略使其能够利用大规模未标注文本进行预训练，并通过少量标注数据进行微调，从而有效提高了低资源环境下的性能 。

与 BERT 不同，**GPT（Generative Pretrained Transformer）** 系列采用了自回归的生成框架。**GPT-3** 通过强大的生成能力，能够在少量示例学习的模式下执行 NER 任务，而无需依赖大量标注数据。GPT-3 的强大能力使其在多种语言任务中表现出色，尤其是在没有明确标签的情况下进行实体识别的能力，极大地拓宽了 NER 的应用场景  。

尽管基于 GPT 的生成式模型展现了强大的能力，但它们仍面临处理 **实体嵌套** 和 **实体重叠** 的挑战。实体嵌套和重叠问题是传统序列标注方法的难点之一，生成式方法如何有效处理这些复杂的实体关系仍然是研究的一个重要方向。

\subsection{GPT-NER 方法}
**GPT-NER** 提出了将 NER 任务转化为文本生成任务的创新方法。与传统的序列标注方法不同，GPT-NER 使用 GPT-3 等大语言模型直接生成带有特殊标记（如 \texttt{@@} 和 \texttt{\#\#}）的实体文本。这种生成式方法不仅减少了对大规模标注数据的依赖，还能够较好地处理嵌套和重叠的实体。此外，GPT-NER 引入了 \textbf{自验证策略}，通过让模型自我验证生成的实体有效性，减少了实体识别过程中的错误。

通过在多个标准 NER 数据集上的实验，GPT-NER 展示了其在处理平面和嵌套实体任务中的优越性，尤其在低资源设置下，GPT-NER 相比于传统方法展现了显著的优势。

\section{PRELIMINARIES}


% 算法一
% \subsection{动态阈值与候选过滤}
% \begin{algorithm}[htbp]
% \caption{Harvesting Argument Spans Candidates}
% \begin{algorithmic}[1]
% \State \textbf{Input:} \( P_s(i) \), where \( i \in \{1, \dots, M\} \)
% \State \textbf{Input:} \( P_e(i) \), where \( i \in \{1, \dots, M\} \)
% \State \textbf{Output:} valid candidate spans for the argument role
% \For{start = 1 \textbf{to} M}
%     \For{end = 1 \textbf{to} M}
%         \If{start or end not in the input sentence}
%             \State continue
%         \EndIf
%         \If{end - start + 1 > MaxSpanLength}
%             \State continue
%         \EndIf
%         \If{$P_s(start) < P_s([CLS])$ or $P_e(end) < P_e([CLS])$}
%             \State continue
%         \EndIf
%         \State score $\gets P_s(start) + P_e(end)$
%         \State no\_ans\_score $\gets P_s(1) + P_e(1) - score$
%         \State candidates.add([start, end, no\_ans\_score])
%     \EndFor
% \EndFor
% \end{algorithmic}
% \end{algorithm}




\section{方法}

\subsection{任务转化与格式设计}
在本研究中，我们提出了GPT-NER方法，将命名实体识别（NER）任务转化为文本生成任务。我们使用特殊标记（\texttt{@@} 和 \texttt{\#\#}）来标记句子中的实体，从而使GPT-3能够直接生成带有标记的文本。

具体的标记格式是：如果输入句子中包含实体，则在该实体前后加上特殊标记 \texttt{@@} 和 \texttt{\#\#}。例如，给定输入句子“Columbus is a city”，GPT-NER 会生成“\texttt{@@Columbus\#\# is a city}”。

\subsection{自验证策略}
大语言模型（LLM）在进行NER时可能会发生“幻觉”问题，即错误地将非实体部分误标为实体。为了解决这个问题，我们提出了自验证策略。具体地，在抽取实体后，我们要求模型进一步验证所识别的实体是否真实存在。例如，对于“Columbus is a city”中的“Columbus”，模型将被提示验证是否为地点实体（Location）。

\subsection{示例检索与上下文学习}
GPT-NER 使用少量示例（Few-shot Learning）进行上下文学习。为了提供这些示例，GPT-NER 采用了基于 kNN（K最近邻）检索的方法，从训练集中检索出与输入句子语义最相似的示例。

\subsubsection{检索策略}
我们提出了两种检索策略：
\begin{itemize}
    \item \textbf{随机检索}：直接从训练集中随机选择 $k$ 个示例。
    \item \textbf{基于嵌入的检索}：通过计算句子或实体的嵌入向量的相似度，选择最相关的 $k$ 个示例。
\end{itemize}

\subsubsection{实体级嵌入检索}
我们还提出了使用实体级嵌入（entity-level embeddings）进行检索，确保检索到的示例与输入句子中的实体紧密相关，从而更好地帮助模型理解上下文。

\subsection{GPT-NER 的工作流程}
GPT-NER 的工作流程包括以下步骤：
\begin{enumerate}
    \item \textbf{提示构建}：为每个输入句子构建一个提示，提示中包括任务描述、少量示例和输入句子。
    \item \textbf{文本生成}：将构建好的提示输入到 GPT-3 中，生成带有实体标记的文本。
    \item \textbf{自验证}：在生成实体后，GPT-3 会自我验证生成的实体是否属于指定的实体类型。
\end{enumerate}


\section{实验}
我们在五个广泛使用的命名实体识别（NER）数据集上评估了 GPT-NER：CoNLL2003、OntoNotes5.0、ACE2004、ACE2005 和 GENIA。以下部分提供了实验设置、数据集、结果和消融实验的详细描述。

\subsection{数据集}
\begin{itemize}
    \item \textbf{CoNLL2003}: CoNLL2003 是由国际计算语言学协会（CoNLL）发布的一个标准数据集，主要用于命名实体识别（NER）任务，特别是在英语新闻文本中的实体识别。该数据集包含约 4,000 篇新闻文章，标注了四种主要类型的实体：人名（PER）、地名（LOC）、组织名（ORG）以及其他类别（MISC）。这些标注帮助研究者评估不同 NER 模型的表现，尤其是在人名、地名和组织名等基础实体识别方面。CoNLL2003 数据集通常被用于测试和比较传统 NER 方法与基于深度学习的模型，具有广泛的应用和影响力。
    \item \textbf{OntoNotes5.0}: OntoNotes5.0 是一个大规模的多语言数据集，包含来自不同文本源的命名实体标注，包括新闻、电话对话、广播和其他文本类型。该数据集标注了 18 类实体，如人名、地名、组织名等，还包括时间、日期、货币等其他实体类别。OntoNotes5.0 的特点在于它的多样性和丰富性，不仅提供了实体的标注，还包括语法分析树、语义角色标注等信息，使其成为一个多任务的语料库。该数据集特别适合进行多语言 NER 任务的研究，同时也是 NER、语法分析和语义角色标注等任务的标杆数据集。
    \item \textbf{ACE2004, ACE2005}: ACE2004 和 ACE2005 是由美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的，用于信息抽取（IE）任务的标准数据集，主要聚焦于事件抽取和命名实体识别。与其他 NER 数据集不同，ACE 数据集不仅标注了实体，还标注了与事件相关的角色信息，如事件的参与者、时间和地点等。ACE2004 和 ACE2005 通过提供对复杂实体和事件的标注，使得它们特别适合处理多重实体、实体嵌套和事件抽取等任务。ACE2005 在标注上进行了扩展，增加了更多的实体类型和更详细的事件标签，推动了事件抽取和实体识别研究的发展。
    \item \textbf{GENIA}: GENIA 数据集专注于生物医学领域，特别是与生物医学文献中的命名实体识别相关的任务。该数据集基于 PubMed 中的文献，标注了与基因、蛋白质、疾病等相关的实体，旨在为生物医学领域的 NER 和信息抽取任务提供支持。GENIA 数据集尤其适用于生物信息学和生物医学文本的自动分析。它的实体标注在生物医学文献分析、基因研究和药物发现等领域具有广泛的应用，为生物医学领域的自动化文献处理提供了宝贵的资源。
\end{itemize}

\subsection{评估指标}
我们使用精确度（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数来评估模型性能。

\subsection{基线模型}
我们将 GPT-NER 与以下几种当前 SOTA（最先进）NER 模型进行对比：
\begin{itemize}
    \item \textbf{BERT-Tagger}:BERT-Tagger 是基于 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的命名实体识别（NER）方法。BERT 是一种预训练的语言表示模型，能够捕捉到文本中的深层次上下文信息。BERT-Tagger 将 NER 任务视为序列标注问题，通过在 BERT 的基础上加一个简单的线性层来预测每个词的标签。由于 BERT 强大的上下文建模能力，BERT-Tagger 能够在处理复杂文本时比传统的 NER 方法取得更高的精度，尤其是在处理多样化语言和长文本时。通过微调 BERT，BERT-Tagger 在多个标准数据集上展现出了出色的性能，尤其是在 CoNLL2003 数据集上。 \cite{devlin2018bert}
    \item \textbf{MRC-NER}:MRC-NER（Machine Reading Comprehension for Named Entity Recognition）是一种基于机器阅读理解（MRC）任务的命名实体识别方法。MRC-NER 将 NER 问题转化为机器阅读理解任务，通过使用问答模型来识别文本中的实体。具体而言，MRC-NER 将给定的文本作为背景，通过问答的方式提问文本中哪些词是命名实体。模型通过回答这些问题来识别并标注实体类型。与传统的序列标注方法不同，MRC-NER 利用预训练的问答模型（如 BERT-based 模型）来获取更丰富的上下文信息，使得模型能够处理复杂的实体识别任务。MRC-NER 特别适用于有复杂实体关系的文本，能够从文本中提取出准确的实体信息。 \cite{li2019mrc}
    \item \textbf{GNN-SL} :GNN-SL（Graph Neural Network for Sequence Labeling）是一种基于图神经网络（GNN）的方法，用于序列标注任务，如命名实体识别（NER）。在 GNN-SL 模型中，输入的文本序列首先通过传统的嵌入方法转换为图结构，每个单词被视为图中的一个节点，而节点之间的依赖关系则通过边连接。GNN-SL 利用图神经网络在序列中传播节点信息，从而捕捉到单词之间的长程依赖关系。这种方法能够有效地捕捉实体之间的上下文信息，尤其是在复杂文本中，能够识别嵌套实体或长文本中的实体重叠问题。GNN-SL 展示了比传统的 LSTM 或 BiLSTM 更强的处理复杂文本的能力，尤其适用于需要捕捉复杂依赖关系的任务。\cite{wang2022gnn}
    \item \textbf{ACE+document-context}:ACE+document-context 是一种基于 ACE2004 和 ACE2005 数据集的 NER 方法，它结合了文档级上下文信息来增强实体识别能力。ACE（Automatic Content Extraction）是一个包含大量新闻和对话语料的多任务数据集，标注了丰富的实体和事件信息。ACE+document-context 模型通过引入文档级的上下文信息来改善实体识别，尤其是在多句子、长文档的情境中，能够有效利用整篇文档的上下文来增强实体的识别准确性。通过结合文档中的前后句子，模型能够捕捉到跨句子的实体关系和语义联系，从而解决传统 NER 方法在处理长文本和跨句子实体时的局限性。该方法在处理复杂文档结构时具有显著的优势，能够提高 NER 任务的总体表现。 \cite{wang2020ace}
\end{itemize}

\subsection{结果}
\subsubsection{平面 NER（CoNLL2003 和 OntoNotes5.0）}
GPT-NER 在这些数据集上与完全监督模型表现相当，特别是在低资源设置下表现出显著优势。




\begin{table}[htbp]
\centering
\begin{tabular}{lccc}
\toprule
\textbf{模型} & \textbf{精确度} & \textbf{召回率} & \textbf{F1 分数} \\
\midrule
\textbf{BERT-Tagger}  & 82.4 & 86.4 & 87.3 \\
\textbf{MRC-NER}       & 75.8 & 86.8 & 84.8 \\
\textbf{GNN-SL}       & 85.8 & 89.8 & 92.8 \\
\textbf{ACE+document-context}  & 92.8 & 92.8 & 92.8 \\
\textbf{BERT-Tagger} & 92.8 & - & 92.8 \\
\textbf{GPT-NER} & 89.76 & 92.06 & 90.91 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{在 CoNLL2003 数据集上的性能}
\end{table}



\begin{table}[htbp]
\centering
\begin{tabular}{lccc}
\toprule
\textbf{Model} & \textbf{Precision} & \textbf{Recall} & \textbf{F1} \\
\midrule
\multicolumn{4}{c}{\textbf{Baselines (Supervised Model)}} \\
\midrule
BERT-MRC (Li et al., 2019a) & 85.05 & 86.32 & 85.98 \\
Tiraffine+BERT (Yuan et al., 2021) & 87.13 & 87.68 & 87.40 \\
Tiraffine+ALBERT (Yuan et al., 2021) & 88.88 & 88.24 & 88.56 \\
BINDER (Zhang et al., 2022) & 88.3 & 89.1 & 88.7 (SOTA) \\
\midrule
\multicolumn{4}{c}{\textbf{GPT-NER}} \\
\midrule
GPT-3 + random retrieval & 55.04 & 41.76 & 48.4 \\
GPT-3 + sentence-level embedding & 65.31 & 53.67 & 60.68 \\
GPT-3 + entity-level embedding & 72.23 & 75.01 & 73.62 \\
\midrule
\multicolumn{4}{c}{\textbf{Self-verification (zero-shot)}} \\
\midrule
GPT-3 + random retrieval & 55.44 & 42.22 & 48.83 \\
GPT-3 + sentence-level embedding & 69.64 & 54.98 & 62.31 \\
GPT-3 + entity-level embedding & 73.58 & 74.74 & 74.16 \\
\midrule
\multicolumn{4}{c}{\textbf{Self-verification (few-shot)}} \\
\midrule
GPT-3 + random retrieval & 55.63 & 42.49 & 49.06 \\
GPT-3 + sentence-level embedding & 70.17 & 54.87 & 62.52 \\
GPT-3 + entity-level embedding & 73.29 & 75.11 & 74.2 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{ACE2004 (FULL) Performance Comparison}
\end{table}





\subsubsection{嵌套 NER（ACE2004, ACE2005, GENIA）}
在嵌套 NER 数据集上，GPT-NER 的表现尽管面临实体重叠的挑战，但仍然展现了较强的能力，特别是在使用实体级嵌入和自验证策略时。

\subsection{低资源设置}
我们在极少量的训练数据下（例如8或100个句子）评估 GPT-NER。在这些低资源设置下，GPT-NER 表现出相较于传统监督模型的显著优势。

% \begin{figure}[htbp]
% \centering
% \includegraphics[width=0.8\textwidth]{low_resource_comparison.png}
% \caption{在 CoNLL2003 数据集中的低资源比较}
% \end{figure}

\subsection{消融实验}
我们探讨了输出格式、少量示例数量和示例检索策略的影响：
\begin{itemize}
    \item \textbf{输出格式}: 使用特殊标记格式（\texttt{@@} 和 \texttt{\#\#}）显著优于 BMES 和实体位置格式。
    \item \textbf{少量示例}: 增加少量示例数量能够提高性能，但当达到 GPT-3 的令牌限制时，性能提升会趋于平稳。
    \item \textbf{kNN 检索}: 使用基于 token 的嵌入进行示例检索比基于句子的检索表现更好。
\end{itemize}




\section{总结}
本文提出了一种基于大语言模型（GPT）进行命名实体识别（NER）的新方法——\textbf{GPT-NER}，该方法将传统的序列标注任务转化为文本生成任务。不同于传统的基于规则或统计学习的 NER 方法，GPT-NER 利用 GPT-3 等大语言模型直接生成带有特殊标记（如 \texttt{@@} 和 \texttt{\#\#}）的实体文本，从而能够减少对大量标注数据的依赖，并有效处理实体嵌套和重叠问题。通过这种创新的任务转化，GPT-NER 展现了其在低资源环境下的强大能力，尤其是在少量标注数据的条件下，能够通过少量示例学习来完成高效的实体识别。

为了进一步提高模型的准确性，本文引入了\textbf{自验证策略}，该策略在生成实体后对其进行有效性验证，从而减少了“幻觉”实体的生成。实验结果表明，GPT-NER 在多个标准数据集上的表现与传统方法相当，并且在低资源和多样化数据集上展现出显著的优势，尤其在处理平面和嵌套实体任务时，GPT-NER 优于现有的深度学习模型。

本文的贡献不仅在于提出了一个新的命名实体识别方法，还在于创新性地引入了生成式模型和自验证策略，解决了传统 NER 方法的多个挑战。此外，GPT-NER 在低资源设置下的表现为未来的实体识别研究提供了新的思路，特别是在标注数据稀缺的场景下，其强大的少量示例学习能力为 NER 任务的应用拓展了新的方向。

未来的研究可以探索如何进一步优化 GPT-NER 在多语言、多领域任务中的应用，尤其是在医学、法律等特定领域的 NER 任务中，进一步提升模型的泛化能力和准确性。





\section*{References}


\begin{thebibliography}{99}
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\end{thebibliography}
\vspace{12pt}

\end{document}
